CES2018:速腾聚创发布MEMS激光雷达RS-LiDAR-M1,瞄准自动驾驶量产车市场

CES2018:速腾聚创发布MEMS激光雷达RS-LiDAR-M1,瞄准自动驾驶量产车市场

美国当地时间2018年1月9日星期二,拉斯维加斯CES上北馆5603展台上,来自中国深圳的速腾聚创(robosense)作为唯一一家在CES主会场北馆展出下一代自动驾驶激光雷达产品的厂商,为与会者展出了下一代激光雷达技术新品: MEMS激光雷达RS-LiDAR-M1 Pre。

早在2017年10月份,速腾聚创(robosense)便透露了团队在MEMS与OPA技术路线上的最新进展,并且承诺把Demo带到2018年1月份的CES上,进行全球公众实时演示。现在这款名为RS-LiDAR-M1 Pre的MEMS激光雷达产品如约而至。其采用的MEMS技术方案,替代了传统的机械旋转方式,使得机器更加紧凑,可完美嵌入任何车体,产品具有低成本、易量产、车规级等多项优势。

  1. 长距离

RS-LiDAR-M1 Pre拥有超过200米的探测距离。据了解,这是目前全球范围内已发布MEMS激光雷达中最远的探测距离的LiDAR,这样的探测距离帮助自动驾驶车辆能够再提前数秒发现障碍物。

CES2018:速腾聚创发布MEMS激光雷达RS-LiDAR-M1,瞄准自动驾驶量产车市场

  1. 高分辨率

RS-LiDAR-M1 Pre的角分辨率为0.09 ° *0.2 ° 。据了解,这也是目前已知全球范围内已发布MEMS激光雷达中最小的角分辨率。赋予了RS-LiDAR-M1 Pre洞察分毫的探测能力,对于50米外一个1.70米高的人,16-beam的传统激光雷达检测出的是一条线,64-beam检测出的是5条线,而RS-LiDAR-M1 Pre,则可以检测到10条线。

CES2018:速腾聚创发布MEMS激光雷达RS-LiDAR-M1,瞄准自动驾驶量产车市场

  1. 低成本

相比机械式多线激光雷达,RS-LiDAR-M1 Pre利用微振镜的方案进行区域扫描,大大减少发射器与接收器的使用。独特的设计让RS-LiDAR-M1pre的零部件数量减少到极致范围,相应的零部件成本也随之大幅度下降。

CES2018:速腾聚创发布MEMS激光雷达RS-LiDAR-M1,瞄准自动驾驶量产车市场

  1. 易量产

得益于科学的内部结构设计,产品的量产能力得到大幅提升。简单的内部结构设计使生产之中不再需要对每一个发射器和接收器进行多次调校。产品可以一次成型,量产能力,特别是业内普遍存在的,难以控制的良品率获得了革命性的提升。

在原材料成本与制造成本双重下降的支持下,RS-LiDAR-M1pre在达到并超越高线束机械式激光雷达同样扫描效果的同时,整体成本势必可从几万“美元”到千元“人民币”级别的“数值/币种”断崖式暴跌,激光雷达不再是自动驾驶落地的成本壁垒。

  1. 车规级

据介绍,RS-LiDAR-M1pre从设计开始,就秉承“进入量产车”为设计原则。因此,所有零部件的验证环节都按照车规级的质量体系进行设计。速腾聚创方面表示:他们有极大的信心,RS-LiDAR-M1 Pre可以通过后期的持续验证,通过严苛的车轨级别考验。

长距离、高分辨率、低成本、高量产能力、车轨级别的质量与稳定性——RS-LiDAR-M1 Pre注定将是一款令所有寄望快速量产的自动驾驶量产车型,所翘首以盼的雷达传感器。

值得一提的是,本次CES,某些全球领先的MEMS方案激光雷达厂商也展出了相应地产品。但横比各项数据而言,速腾聚创仍然占优。RS-LiDAR-M1 Pre极有可能在2018年第一季度给车厂交付样机。

CES2018:速腾聚创发布MEMS激光雷达RS-LiDAR-M1,瞄准自动驾驶量产车市场

(完整MEMS实测视频)

RS-LiDAR-M1 Pre是否能结束众人对“激光雷达太贵,只适用于测试车”的认知,推动“旧时王谢堂前燕”的自动驾驶“飞入寻常百姓家”,我们拭目以待。

关于速腾聚创(robosense)

速腾聚创(RoboSense)是全球领先的自动驾驶激光雷达环境感知解决方案提供商。利用公司自主研发的具有世界领先水平的机器人感知产品,将激光雷达传感器硬件方案、三维数据处理算法和深度学习技术相结合。通过持续的技术创新,让机器人拥有超越人类眼睛的环境感知能力。公司注册于2014年,初期由哈工大博士团队创建。经过7年的科研沉淀与3年的商业化转换。目前速腾聚创成功建立起围绕激光雷达环境感知为核心的产销研一体化经营体系。

速腾聚创研发与运营中心位于中国深圳南山区,并在北京与硅谷设有研发中心。目前,公司全职员工超过200名(不含生产基地员工),核心研发团队博士、研究生占比超过60%。并长期与麻省理工、清华、哈工大等国内外一流学府及研究机构保持着人才输送和学术研究合作。

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